怎么在ASP.NET中对不同类型的用户进行限流

本文章向大家介绍怎么在asp.net中对不同类型的用户进行限流，主要包括{**}的使用实例，应用技巧，基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

1、安装Nuget包

已经发布到nuget.org，有多种安装方式，选择自己喜欢的就行了。

包管理器命令：

Install-Package FireflySoft.RateLimit.Aspnetcore

或者.net命令:

dotnet add package FireflySoft.RateLimit.AspNetCore

或者项目文件直接添加：

<ItemGroup><PackageReference Include="FireflySoft.RateLimit.AspNetCore" Version="1.2.0" /></ItemGroup>

2、使用中间件

在Startup.Configure中使用中间件，演示代码如下（下边会有详细说明）：

public void Configure(IApplicationBuilder app, IWEBHostEnvironment env){ ... app.UseRateLimit(new RateLimitProcessor<HttpContext>.Builder()  .WithAlGorithm(new FixedWindowAlgorithm<HttpContext>( new[] {   new FixedWindowRateLimitRule<HttpContext>()   {    Id = "1",    ExtractTarget = context =>    {     // 这里假设用户Id是从cookie中传过来的，需根据实际情况获取     return context.Request.GetTypedHeaders().Get<string>("userId");    },    CheckRuleMatching = context =>    {     // 这里假设用户类型是从cookie中传过来的，实际可能需要根据用户Id再去查询     // 0免费用户 1收费用户     int userType = context.Request.GetTypedHeaders().Get<int>("userType");     if(userType==0){      return true;     }     return false;    },    Name="免费用户限流规则",    LimitNumber=100,    StatWindow=TimeSpan.FromDays(1)   },   new FixedWindowRateLimitRule<HttpContext>()   {    Id = "2",    ExtractTarget = context =>    {     // 这里假设用户Id是从cookie中传过来的，需根据实际情况获取     return context.Request.GetTypedHeaders().Get<string>("userId");    },    CheckRuleMatching = context =>    {     // 这里假设用户类型是从cookie中传过来的，实际可能需要根据用户Id再去查询     // 0免费用户 1收费用户     int userType = context.Request.GetTypedHeaders().Get<int>("userType");     if(userType==1){      return true;     }     return false;    },    Name="收费用户限流规则",    LimitNumber=1000000,    StatWindow=TimeSpan.FromDays(1)   }  }))  .WithError(new Core.RateLimitError()  {   Code=429,   Message = "查询数达到当天最大限制"  })  //.WithStorage(new RedisStorage(StackExchange.Redis.ConnectionMultiplexer.Connect("localhost")))  .Build()); ...}

使用此中间件需要构建一个名为RateLimitProcessor的限流处理器实例，指定限流处理的请求类型HttpContext，设置限流处理的三个方面：

限流使用的算法以及对应的规则

限流算法，根据这个需求使用固定窗口算法就可以了，也称为计数器算法。此中间件还提供了滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法，可以根据需要选择。

不同的限流算法有不同的限流规则类型，在这里使用的是固定窗口限流规则，针对免费用户和收费用户分别定义了两个规则，注意其中的几个参数：

• Id：在当前的版本中Id必须手动指定，并且不能重复。

• ExtractTarget：传递一个方法用于从请求中提取限流目标，这里就是用户Id。

• CheckRuleMatching传递一个方法用于检查当前请求是否适用当前规则，这里根据用户类型进行判断。

• StatWindow是固定窗口的大小，是一个时间跨度，这里是1天。

• LimitNumber是限流值，在StatWindow时间内请求数超过它就会触发限流。
  

这里有两个比较有意思的设置：ExtractTarget和CheckRuleMatching，他们共同作用，让用户可以完全自由的定制自己限流的目标和条件，无论是IP、ClientId或者Url。

限流统计数据的持久化方式

FireflySoft.RateLimit中的限流计数目前支持保存在内存或者Redis中，也可以通过实现IRateLimitStorage来定义一个新的存储器，不设置时默认为内存存储。

对于只需要部署一份的程序，绝大部分情况下使用内存就够了；但是如果限流的时间窗口比较长，比如1小时限制300次，重启就会丢失计数，这可能是个风险，此时使用Redis会比较合适。对于分布式应用，也建议使用Redis存储。

限流统计数据会根据限流时间窗口自动过期移除。

被限流时的错误码和消息

默认限流错误Code是429，这个会作为httpstatusCode返回；Message默认为null，你可以修改为自己的任意文字提示，这个会作为Http Body的内容返回。

以上就是使用FireflySoft.RateLimit.AspNetCore对不同类型的用户进行区别限流的使用方法。

如果觉得还是限制的有点死，比如返回错误信息部分，想返回一个JSON格式的错误消息，还可以使用FireflySoft.RateLimit.Core这个包来封装自己的ASP.net core中间件。

以上就是小编为大家带来的怎么在ASP.NET中对不同类型的用户进行限流的全部内容了，希望大家多多支持编程网！